“大腦是有史以來最偉大的學(xué)習(xí)機(jī)器，如果想實(shí)現(xiàn)人工智能的夢(mèng)想，得搞清楚人類大腦為什么在那么多方面都能夠比計(jì)算機(jī)做得更好。”
10月30日，2017年圖靈獎(jiǎng)得主、谷歌母公司-美國阿爾法特公司董事長約翰軒尼詩在上海舉行的第三屆世界頂尖科學(xué)家論壇開幕式演講中做出以上表述。
約翰軒尼詩
約翰軒尼詩是第十任斯坦福大學(xué)校長，有“硅谷教父”之稱。2017年，約翰軒尼詩與大衛(wèi)帕特森因“開創(chuàng)了一種系統(tǒng)的、定量的方法來設(shè)計(jì)和評(píng)估計(jì)算機(jī)架構(gòu)，并對(duì)微處理器（RISC）行業(yè)產(chǎn)生了持久的影響”而獲得圖靈獎(jiǎng)。
約翰軒尼詩的在線演講主題是人工智能的突破以及如何賦能深層神經(jīng)系統(tǒng)。
軒尼詩首先回顧了人工智能近年來對(duì)人類生活的影響。“以自動(dòng)駕駛來說，之前我們對(duì)它只有模糊的概念；而現(xiàn)在，人工智能在其中起到了至關(guān)重要的作用。如果實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛，能夠拯救成千上萬在車禍中喪失生命的人以及因車禍導(dǎo)致的數(shù)億美元損失。”
再說醫(yī)療診斷，軒尼詩表示，我們可以用人工智能的圖像識(shí)別做很多診斷工作，并且能夠在大流行發(fā)生之前就有所準(zhǔn)備。基于人工智能技術(shù)，機(jī)器翻譯也取得了很大的突破，可以幫助人們看更多的文獻(xiàn)，接觸到更多的新聞和信息。
“這些技術(shù)都產(chǎn)生了革命性的突破，但也遇到挑戰(zhàn)：機(jī)器學(xué)習(xí)需要消耗大量的計(jì)算能力，我們需要打造出計(jì)算性能超強(qiáng)的計(jì)算機(jī)”。
面對(duì)這一難題，軒尼詩認(rèn)為必須換一個(gè)角度思考，拓展摩爾定律的思路，作出特定領(lǐng)域的專業(yè)處理器，還需要考慮軟硬件的兼顧。
軒尼詩稱，他真正想解決的問題是人工智能。
“怎樣能夠讓計(jì)算機(jī)像人類一樣思考？需要多久才能做到？”他說，樂觀主義者認(rèn)為10年之內(nèi)就能發(fā)生，而其他人認(rèn)為需要40年的時(shí)間。但今天，計(jì)算機(jī)與人腦的差距還是很大的。
他具體解釋了計(jì)算機(jī)與人腦的差距。“大家想一想圖像識(shí)別或者任何大型的監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)，我們用上千萬的圖片訓(xùn)練模型，讓它識(shí)別狗和貓。而嬰兒不需要（這樣的）學(xué)習(xí)。嬰兒學(xué)習(xí)的方式更加智能，我們的大腦是最好的學(xué)習(xí)機(jī)器，它是有史以來最偉大的學(xué)習(xí)機(jī)器。它知道貓為什么是貓，狗為什么是狗。而人工智能雖然知道貓和狗的區(qū)別，卻不能告訴你為什么。”
軒尼詩說，大腦的能量效率也是極高的，訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心需要消耗的功率大約是大腦的1000倍。“我們想降低計(jì)算機(jī)的功耗，實(shí)現(xiàn)下一代的計(jì)算機(jī)，但現(xiàn)在差距還很大。”
“但是計(jì)算機(jī)也有比人腦做得好的地方，”軒尼詩說，“要讓一個(gè)人成為國際象棋大師，需要很多年。而計(jì)算機(jī)幾天就可以搞定，只是需要消耗很多的電和計(jì)算力。”
“這些現(xiàn)象告訴我們，如果我們要實(shí)現(xiàn)人工智能的夢(mèng)想，我們得搞清楚人類大腦為什么在那么多方面都能夠比計(jì)算機(jī)做的更好。希望我們做出更好的人工智能算法，給全世界帶來巨大的價(jià)值。”
